H2AI行業(yè)后人口紅利時(shí)代的高景氣賽道

1、主要內(nèi)容日韓啟示：少子化與自動(dòng)化AI產(chǎn)業(yè)化：長(zhǎng)期高景氣主線評(píng)價(jià)體系：明星AI公司對(duì)標(biāo)投資策略：優(yōu)選AI領(lǐng)軍標(biāo)的341.1 “七普”凸顯老齡化、少子化，人口紅利退潮資料來源：wind，申萬宏源研究老齡化加速：第七次人口普查顯示，過去十年我國(guó)老齡化速度明顯加快,相比“六 普” ，65歲及以上人口比重提升4.63pct至13.5%生育率大幅下滑：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局局長(zhǎng)寧吉喆表示“2020年我國(guó)出生人口為1200萬人” 與2019年相比下行達(dá)到18.1pct。寧吉喆還表示“2020年我國(guó)育齡婦女總和生育率 為1.3”，實(shí)際已經(jīng)低于日本5月31日，中央政治局召開高規(guī)格會(huì)議，專門討論優(yōu)化生育政策議題如何應(yīng)對(duì)人口紅

2、利退潮？日韓發(fā)展路徑或可借鑒圖1：中國(guó)人口年齡段結(jié)構(gòu)，2020年與2010年對(duì)比圖2：2020年出生人口大幅減少70.1%13.3%16.6%17.9%63.4%18.7%80%70%60%50%40%30%20%10%0%0-14歲60歲及以上15-59歲2010202020%15%10%5%0%-5%-10%-15%-20%05001000150020002500300019801983198619891992199519982001200420072010201320162019同比（右軸）資料來源：wind，申萬宏源研究出生人數(shù)（萬人）51.2 日本勞動(dòng)人口見頂后，工業(yè)機(jī)器人訂單隨即加

3、速日本自二戰(zhàn)后出生率持續(xù)下 滑，1975年起，總和生育率 降至2以下，低于世代更替水 平（2.1）注自50年代起，日本勞動(dòng)力人 口數(shù)量持續(xù)上行，直至1997 年，日本勞動(dòng)力人口達(dá)到峰 值6726萬人，隨后出現(xiàn)下滑幾乎在勞動(dòng)力人口見頂?shù)耐?時(shí)，日本工業(yè)機(jī)器人訂單金 額在1998-2006年期間加速 增長(zhǎng)，增加了183%，機(jī)器換 人的趨勢(shì)明顯3000350040004500500055006000650070005.004.504.003.503.002.502.001.501.000.500.0019471950195319561959196219651968197119741977198019

4、83198619891992199519982001200420072010201320162019日本勞動(dòng)力人數(shù)（萬人，右軸）1975年起，日本總 和生育率持續(xù)低于21997年，日本勞 動(dòng)力人數(shù)見頂200,000300,000400,000500,000600,000700,000日本工業(yè)機(jī)器人定單（百萬日元）1998年起，日本 工業(yè)機(jī)器人訂單增 長(zhǎng)顯著加速圖3：日本生育率持續(xù)低迷，勞動(dòng)力人口1997年見頂資料來源：wind，申萬宏源研究圖4：隨著勞動(dòng)力人口見頂，日本工業(yè)機(jī)器人訂單加速增長(zhǎng)日本總和生育率資料來源：wind，申萬宏源研究100,0000注：總和生育率（total fertili

5、ty rate，簡(jiǎn)稱TFR），也稱總生育率，是指該國(guó)家或地區(qū)的婦女在育齡期間，每個(gè)婦女平均的生育子 女?dāng)?shù)。3,0002,8002,6002,4002,2002,0001,8001,6001,4001,2001,0000.001.002.003.004.005.006.007.00196019631966196919721975197819811984198719901993199619992002200520082011201420172020韓國(guó)勞動(dòng)力人數(shù)（萬人，右軸）1984年起，韓國(guó)總 和生育率持續(xù)低于22005年起，韓國(guó) 勞動(dòng)力增速跌落 至1%附近61.3 韓國(guó)的生育率、自動(dòng)化發(fā)展呈現(xiàn)

6、類似趨勢(shì)韓國(guó)的生育率同樣經(jīng)歷了持 續(xù)下滑過程，從1984年起， 總和生育率降至2以下，低于 世代更替水平（比日本晚9年）韓國(guó)勞動(dòng)力人口增速自2005 年起滑落至1%附近在勞動(dòng)力人口增速放緩的同 時(shí)，韓國(guó)工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口額 大幅增加， 2007-2017十年 間，韓國(guó)工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口額 CAGR 13%（高速增長(zhǎng)階段 同樣比日本晚9年左右）050,000100,000150,000200,000250,0001996199719981999200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192

7、020韓國(guó)工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口額（千美元）圖5：韓國(guó)的生育率自1984年起降至2以內(nèi)資料來源：wind，申萬宏源研究圖6：2007-2017十年間，韓國(guó)工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口額CAGR 13%韓國(guó)總和生育率資料來源：wind，申萬宏源研究71.4 借鑒日韓經(jīng)驗(yàn)，利用AI技術(shù)對(duì)沖人口紅利退潮我國(guó)生育率下落至2的時(shí)間點(diǎn)為 1992年，從2001年起，我國(guó) 勞動(dòng)力增速持續(xù)低于1%2002-2004 、 2010-2011 年我國(guó)工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口額經(jīng)歷了 兩輪高增，與勞動(dòng)力增速下滑趨勢(shì)相符AI技術(shù)的發(fā)展帶來更多選擇： 2016-2017年為AI行業(yè)爆發(fā)的 泡沫期，隨后進(jìn)入整合階段， 經(jīng)過3年蓄力后， 2020-202

8、1 再次加速。我們認(rèn)為，2021為 AI產(chǎn)業(yè)化大年，AI技術(shù)將在更 多垂直領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)對(duì)人力的替代， 并產(chǎn)生可觀的經(jīng)濟(jì)效益4000045000500005500060000650007000075000800000.000.501.001.502.002.503.003.501978198019821984198619881990199219941996199820002002200420062008201020122014201620182020中國(guó)總和生育率中國(guó)勞動(dòng)力人數(shù)（萬人，右軸）1992年起，中國(guó)總 和生育率持續(xù)低于22001年起，中國(guó) 勞動(dòng)力增速持續(xù) 低于1%200,0000400,0

9、00600,000800,0001,000,0001,200,0001,400,0001996199719981999200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020中國(guó)工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口額（千美元）2002-2004、2010-2011兩輪快速增長(zhǎng)圖7：我國(guó)的生育率自1992年起降至2以內(nèi)資料來源：wind，申萬宏源研究圖8：2002-2004、2010-2011年工業(yè)機(jī)器人進(jìn)口兩輪高增資料來源：wind，申萬宏源研究81.5 AI賦能減少薪酬成本，每年至少1500億制造業(yè)就業(yè)

10、人數(shù)（萬人）2019A3,8322020E3,6022021E3,3862022E3,1832023E2,9922024E2,8122025E2,644人數(shù)同比降幅-6.0%-6.0%-6.0%-6.0%-6.0%-6.0%其中：由AI賦能帶來的人員降幅-1.0%-1.5%-2.0%-2.5%-3.0%-3.0%平均年工資（元）70,49476,13482,22488,80295,906103,579111,865工資同比增幅8.0%8.0%8.0%8.0%8.0%8.0%AI賦能帶來薪酬成本節(jié)?。▋|元）292444601763930944我們測(cè)算AI技術(shù)的應(yīng)用，每年可額外節(jié)省近1000億元制

11、造業(yè)薪酬成本；考慮AI在制造、 采礦、交運(yùn)倉儲(chǔ)、批發(fā)零售等領(lǐng)域的應(yīng)用，每年可帶來1500億元的額外薪酬成本削減表1：AI賦能對(duì)制造業(yè)人員薪酬節(jié)省的測(cè)算 資料來源：wind，申萬宏源研究6,0000%5,000-2%4,000-4%3,000-6%2,000-8%1,000-10%0%2%4%6%8%10%12%80,00070,00060,00050,00040,00030,00020,00010,00002013A 2014A 2015A 2016A 2017A 2018A 2019A0-12%2013A 2014A 2015A 2016A 2017A 2018A 2019A制造業(yè)就業(yè)人數(shù)（

12、萬人）就業(yè)人數(shù)同比資料來源：wind，申萬宏源研究根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，我國(guó)城鎮(zhèn)制造業(yè)就業(yè)人數(shù)近年來明顯下滑，2014-2019年均下滑 6%；與此同時(shí)，制造業(yè)就業(yè)人員平均工資顯著上行，2014-2019年均提升8%圖9：我國(guó)制造業(yè)就業(yè)人數(shù)近年來下滑明顯圖10：制造業(yè)平均工資年均增幅達(dá)8%制造業(yè)平均工資（元）平均工資同比資料來源：wind，申萬宏源研究主要內(nèi)容日韓啟示：少子化與自動(dòng)化AI產(chǎn)業(yè)化：長(zhǎng)期高景氣主線評(píng)價(jià)體系：明星AI公司對(duì)標(biāo)投資策略：優(yōu)選AI領(lǐng)軍標(biāo)的9102.1 2021：AI產(chǎn)業(yè)化/資本化大年最近5年的兩輪AI熱潮（2016-2017 vs. 2020-2021）：2016-2017年為

13、行業(yè)爆發(fā)的泡沫期，隨后進(jìn)入整合階段；2020-2021再次加速成長(zhǎng)2021為AI產(chǎn)業(yè)化大年，AI加速在各領(lǐng)域應(yīng)用落地并兌現(xiàn)紅利2020下半年起，依圖、云從、云天勵(lì)飛、云知聲、曠視等AI獨(dú)角獸公司集中披露招股書，開啟新一輪資本熱度，同時(shí)佐證行業(yè)應(yīng)用走向成熟圖11：申萬宏源計(jì)算機(jī)歷年策略報(bào)告對(duì)AI發(fā)展階段的判斷資料來源：申萬宏源研究112.2 需求端景氣歸因：政策、競(jìng)爭(zhēng)、ROI政策：十四五規(guī)劃綱要第八章 深入實(shí)施制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略、第九章 發(fā)展壯大戰(zhàn)略性新 興產(chǎn)業(yè)、第十五章 打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢(shì)，已提出詳盡規(guī)劃；各地大量出臺(tái)補(bǔ)貼、稅收 優(yōu)惠等鼓勵(lì)措施競(jìng)爭(zhēng)：本質(zhì)是先進(jìn)生產(chǎn)力對(duì)落后生產(chǎn)力的替代，同行的競(jìng)爭(zhēng)壓力

14、加速了AI的擴(kuò)散應(yīng)用ROI：AI賦能項(xiàng)目的ROI（投資回報(bào)率）足夠有吸引力圖12：AI賦能存在自我加速滲透的正反饋循環(huán)資料來源：申萬宏源研究122.3 智能化轉(zhuǎn)型高ROI，決定AI賦能加速普及企業(yè)決定智能化升級(jí)與否，核心 是ROI（投資回報(bào)率）智能化解決方案帶來的回報(bào)（人 員和能耗等成本節(jié)省、良率和生 產(chǎn)效率提升、提高資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等， 即降本增效）折現(xiàn)價(jià)值大于初期 改造投入以?？低暪俜焦娞?hào)提供的AI 案例為計(jì)算依據(jù)，我們計(jì)算客戶 采購后ROI大多為50%-150%， 投資回收期在1-2年，證明客戶 有動(dòng)力持續(xù)購買?？档腁I賦能解 決方案（見右表）表2：客戶采購AI軟件統(tǒng)一平臺(tái)等應(yīng)用后績(jī)效RO

15、I模擬測(cè)算行業(yè)應(yīng)用客戶ROIROI備注LTV備注備注零售智能無人貨柜150%原智能貨柜18000元， 二維碼貼紙2000元現(xiàn)普通貨柜5000元 攝像頭套裝3000元 投入ROI 約150%攝像頭套裝?？礎(chǔ)I開放平臺(tái)， 商品識(shí)別算法商超便利店鮮食缺 貨AI150%全家等日營(yíng)業(yè)1.4萬， 日利潤(rùn)1000元鮮食利潤(rùn)占比40%，用AI后鮮食周轉(zhuǎn)率高5% 現(xiàn)攝像頭2000元，AI套裝年3000元 年ROI約 150%云眸攝像頭?？礎(chǔ)I開放平臺(tái)缺貨 鮮食在便利店占比AI檢測(cè)智能分析APPS20%左右，卻能帶來40%的利潤(rùn)。數(shù)千SKU，商超44%小店日流水2000，日利潤(rùn)300元鮮食利潤(rùn)占比40%，用AI后

16、鮮食周轉(zhuǎn)率高100%現(xiàn)攝像頭加AI套裝1000元，年ROI 約44%若人工看鮮食看不過來食品 飲料AI數(shù)羊智能檢 測(cè)900%原人數(shù)羊，年6萬薪酬假設(shè)無線監(jiān)控紅外4000元，AI 2000元攝像頭套裝+?？礎(chǔ)I開放平臺(tái)+AI數(shù)羊智能 檢測(cè)算法+存欄量統(tǒng)計(jì)機(jī)械機(jī)械質(zhì)檢100%1400%300%150%450%羊肉70元/公斤，一只羊1000元。假設(shè)無線監(jiān)控紅外4000元，AI 2000元若每月發(fā)現(xiàn)一只羊數(shù)錯(cuò)ROI 50%參考Keyence網(wǎng)站ROI案例，假設(shè) 海康產(chǎn)品便宜50%參考Keyence網(wǎng)站ROI案例，假設(shè) 海康產(chǎn)品便宜50%參考Keyence網(wǎng)站ROI案例，假設(shè) 海康產(chǎn)品便宜50%參考K

17、eyence網(wǎng)站ROI案例，假設(shè) ?？诞a(chǎn)品便宜50%與Keyence（IM-6500圖像尺寸測(cè)量）相當(dāng) 的傳感攝像+ ?？礎(chǔ)I開放平臺(tái)+ 檢查算法與Keyence（CV-5000）相當(dāng)?shù)膫鞲袛z像+ ?？礎(chǔ)I開放平臺(tái)+ 檢查算法與Keyence（IM-6500圖像尺寸測(cè)量）相當(dāng) 的傳感攝像+ ?？礎(chǔ)I開放平臺(tái)+ 檢查算法與Keyence（GV數(shù)字CMOS激光傳感器）相 當(dāng)?shù)牡膫鞲袛z像+ ?？礎(chǔ)I開放平臺(tái)+ 工藝 算法食品飲料高速檢測(cè)碎餅 干生物制藥零部件檢測(cè)材料材料處理公司 工藝零停滯注1：上半部分指導(dǎo)價(jià)格參考京東。下半部分案例參考Kenyence網(wǎng)站且預(yù)計(jì)?？祪r(jià)格便宜50%注2：對(duì)于第一個(gè)案例

18、，機(jī)械式1萬到2萬（最常見），rfid1萬到2萬（創(chuàng)業(yè)零售公司），快遞柜式5k到一萬 資料來源：?？低旳I開放平臺(tái)公眾號(hào)官方信息，Keyence網(wǎng)站，京東，海康威視官網(wǎng)，申萬宏源研究132.4 供給端AI三要素：“算力/算法/數(shù)據(jù)”大幅提升圖13：昇騰310大幅降低AI單位功耗與成本www.sws資re料se來ar源ch：.c電om子發(fā)燒友，申萬宏源研究芯片廠商芯片型號(hào)芯片類型量產(chǎn)落地情況百度昆侖1云端AI芯片2020年底已經(jīng)量產(chǎn)2萬片，性能相比T4 GPU提升1.5-3倍。百 度昆侖2預(yù)計(jì)在2021年上半年量產(chǎn)，性能將比昆侖1提升3倍地平線征程2自動(dòng)駕駛AI芯片2020年12月出貨量已超1

19、0萬，搭載此款芯片的汽車實(shí)現(xiàn)了L2+級(jí)自動(dòng)駕駛，預(yù)計(jì)2022年前裝裝車量將超百萬SigmaStar星宸科技降龍系列AI視覺芯片在安防領(lǐng)域，為?？低暋⒋笕A、宇視等企業(yè)提供全系列IPC 處理芯片；希望成為全球最大的AI Camera系統(tǒng)芯片供應(yīng)商比特大陸算豐系列云端/終端AI芯片基于最新款自研AI芯片BM1684，比特大陸AI超算中心助力北 京、福州、安徽等地的智慧城市項(xiàng)目鯤云科技CAISA數(shù)據(jù)流AI芯片2020年6月完成量產(chǎn)，相較于英偉達(dá)邊緣端旗艦產(chǎn)品Xavier， 鯤云的星空加速卡X3可實(shí)現(xiàn)1.48-4.12倍的實(shí)測(cè)性能提升億智電子SV/SA/SH系列端側(cè)視覺AI芯片2020年底已有超百萬顆

20、芯片量產(chǎn)落地，落地的場(chǎng)景以人臉設(shè)備為主算力/算法：AI技術(shù)底座今非昔比黃氏定律：AI芯片的性能逐年翻倍AI算法優(yōu)化，效率每16個(gè)月提高一倍AI芯片選擇面大幅拓寬云廠商提供強(qiáng)大的云化AI能力數(shù)據(jù)：B端/G端繼續(xù)享受數(shù)據(jù)紅利表3：2020年部分AI芯片量產(chǎn)落地情況800600400200000.511.522.5主流GPU昇騰310AI算力單位功耗（W/TOP）AI算力單位成本（元/TOP，右軸）注：?jiǎn)挝凰懔?成本指每TOP INT8整數(shù)計(jì)算能力的功耗和成本 資料來源：華為，申萬宏源研究142.5 競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)轉(zhuǎn)向AI的落地應(yīng)用AI企業(yè)已經(jīng)從 “技術(shù)驅(qū)動(dòng)”向“商業(yè)驅(qū)動(dòng)”階段發(fā)展我們對(duì)AI商業(yè)化落地

21、場(chǎng)景有如下判斷：1）生物識(shí)別、智慧城市、智慧金融等領(lǐng)域已經(jīng)實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用，且仍有潛力2）智能零售和智能制造是下一階段重點(diǎn)發(fā)力的領(lǐng)域3）智能醫(yī)療和智能教育的長(zhǎng)期增長(zhǎng)潛力大，但需要較長(zhǎng)時(shí)間培育和積累圖14：下一階段需重點(diǎn)關(guān)注智能制造、智能零售、智能醫(yī)療等領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景資料來源：IDC，申萬宏源研究152.6 AI賦能大規(guī)模落地的瓶頸，更可能在供給端船舶零件數(shù)量級(jí)大/生命周期長(zhǎng)/資本投入大/接單難/交船難/融資難基于三維模型的協(xié)同設(shè)計(jì)/基于CPS的智技術(shù)要求高等能制造/供應(yīng)鏈協(xié)同/服務(wù)化延伸汽車產(chǎn)品精密復(fù)雜/生產(chǎn)工藝復(fù)雜/技術(shù)門檻研發(fā)設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)/下游需求碎片化/供應(yīng)研發(fā)設(shè)計(jì)協(xié)同/規(guī)模化定制生產(chǎn)/產(chǎn)供銷

22、高/供應(yīng)鏈分散鏈管理困難/售后服務(wù)低效化協(xié)同/服務(wù)化延伸軌道交通集約化管理/系統(tǒng)相對(duì)封閉/運(yùn)量大、要資源調(diào)配效率低下/車輛運(yùn)維困難/客戶研發(fā)仿真/協(xié)同制造/產(chǎn)業(yè)鏈管理/設(shè)備健求高需求不斷提高康管理工程機(jī)械設(shè)備產(chǎn)品多樣化/生產(chǎn)過程離散化/供應(yīng)資源調(diào)配效率低下/機(jī)械設(shè)備運(yùn)維困難/設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)/備品備件管理/智慧施鏈復(fù)雜金融生態(tài)不完善工/互聯(lián)網(wǎng)金融家電技術(shù)更新速度快/產(chǎn)品研發(fā)周期短/產(chǎn)品生產(chǎn)智能化水平低/供應(yīng)鏈協(xié)同效率低/柔性化生產(chǎn)/供應(yīng)鏈協(xié)同/智能家居解決同質(zhì)化程度高行業(yè)營(yíng)收增速放緩方案電子產(chǎn)品附加值高/技術(shù)迭代快/產(chǎn)品質(zhì)量要新產(chǎn)品生產(chǎn)周期長(zhǎng)/設(shè)備管理精度不夠/設(shè)備健康管理/智能化生產(chǎn)/產(chǎn)品質(zhì)量

23、檢求高勞動(dòng)力較為密集測(cè)/供應(yīng)鏈協(xié)同風(fēng)電地理位置偏僻/資本技術(shù)密集/發(fā)電波動(dòng)風(fēng)場(chǎng)設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)/設(shè)備維護(hù)成本高/并網(wǎng)虛擬風(fēng)場(chǎng)設(shè)計(jì)/設(shè)備預(yù)測(cè)維護(hù)/智慧風(fēng)場(chǎng)性大協(xié)調(diào)效率低/棄風(fēng)漏風(fēng)較嚴(yán)重管理/精準(zhǔn)柔性供電AI新三要素“產(chǎn)品/方案/工程化”，強(qiáng)調(diào)行業(yè)Know-How表4：工業(yè)領(lǐng)域各細(xì)分行業(yè)的特點(diǎn)、痛點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景均有明顯差異行業(yè)行業(yè)特點(diǎn)行業(yè)痛點(diǎn)典型應(yīng)用場(chǎng)景鋼鐵生產(chǎn)流程長(zhǎng)/生產(chǎn)工藝復(fù)雜/供應(yīng)鏈冗長(zhǎng)設(shè)備維護(hù)低效化/生產(chǎn)過程黑箱化/下游 需求碎片化/環(huán)保壓力加劇化設(shè)備全生命周期管理/智能化生產(chǎn)/供應(yīng) 鏈協(xié)同/綠色化生產(chǎn)石化設(shè)備價(jià)值高/工藝復(fù)雜/產(chǎn)業(yè)鏈長(zhǎng)/危險(xiǎn)性 高/環(huán)保壓力大設(shè)備管理不透明/工藝知識(shí)傳承難/產(chǎn)業(yè)

24、鏈上下游協(xié)同水平不高/安全生產(chǎn)壓力 大設(shè)備健康管理/智能煉化生產(chǎn)/供應(yīng)鏈協(xié) 同/安全監(jiān)控煤炭工藝流程復(fù)雜/風(fēng)險(xiǎn)故障頻發(fā)/資本設(shè)備 密集/生產(chǎn)條件多變生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)高/設(shè)備管理難/物流成本高/環(huán) 境污染大智能安全開采/礦山綜合管理/煤炭智慧 運(yùn)輸/生態(tài)資源保護(hù)航空航天研發(fā)周期長(zhǎng)/產(chǎn)品種類多、規(guī)模小/產(chǎn)業(yè) 鏈特別長(zhǎng)數(shù)據(jù)源不統(tǒng)一/模型適配性不足/故障預(yù) 測(cè)水平有待提升基于MBD的研發(fā)設(shè)計(jì)/基于CPS的智能制 造/基于大數(shù)據(jù)分析的供應(yīng)鏈管理/基于 PHM的運(yùn)營(yíng)維護(hù) 資料來源：重點(diǎn)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論白皮書，申萬宏源研究162.7 AI領(lǐng)軍憑借強(qiáng)落地能力，完成大量案例積累制造冶金物流零售衛(wèi)農(nóng)業(yè)保護(hù)金融發(fā)布園區(qū)

25、服務(wù)監(jiān)控案例總數(shù)文章比例2021Q 1723323207563432967%2020Q 41475641211876624166%2020Q 31510455350107104785773%2020Q 291210101130091028846476%2020Q 1642681101978532955%2019Q 4498434104161017803746%2019Q 31194164203151518884045%2019Q 2131056706051089795266%2019Q 1385753101564483369%2018Q 4345240606965503060%2018Q 33

26、0216111261322581729%2018Q 21113913212914472247%2018Q 1012220121493271141%2017Q 41055701015510402050%2017Q 3301312010121014472145%2017Q 211613010101310371438%2017Q 10150600022913381437%行業(yè)匯總94797365100243465611514516895953155%以AI領(lǐng)軍公司海康威視為例：海康威視EBG正大量落地AI賦能案例：2017-21Q1，共統(tǒng)計(jì)官方發(fā)布的案例959 個(gè)，其中AI賦能類案例占比55%智慧制

27、造、能源冶金、智慧物流、零售連鎖等領(lǐng)域從2019年起開始涌現(xiàn)大量案例圖15：?？倒俜桨l(fā)布的賦能應(yīng)用案例數(shù)量匯總A I賦能類泛安防類季度匯總智能 能源 智慧 商業(yè) 文教 智慧 生態(tài) 智慧 產(chǎn)品 智慧 公共 安防 案例總數(shù) A I賦能類 A I賦能類資料來源：海康威視官方公眾號(hào)，申萬宏源研究主要內(nèi)容日韓啟示：少子化與自動(dòng)化AI產(chǎn)業(yè)化：長(zhǎng)期高景氣主線評(píng)價(jià)體系：明星AI公司對(duì)標(biāo)投資策略：優(yōu)選AI領(lǐng)軍標(biāo)的17183.1 AI公司六階段發(fā)展分析框架1）第一、二階段：在語音、芯片、金融等單個(gè)領(lǐng)域形成優(yōu)勢(shì)，產(chǎn)生少量收入，通常較高虧損2）第三階段：已在較多行業(yè)應(yīng)用落地、收入快速增長(zhǎng)、人均創(chuàng)收高于人均薪酬，部分盈

28、利3）第四階段：企業(yè)營(yíng)收體量已較大，在某細(xì)分領(lǐng)域市占率第一、或已在通用市場(chǎng)有較多產(chǎn)品線4）第五、六階段：營(yíng)收規(guī)模突破百億，并開始第二曲線增長(zhǎng)大部分未上市公司處于第一-第二階段，大部分?jǐn)M上市或新上市公司處于第二-第三階段193.2 AI公司橫向財(cái)務(wù)比較：收入、利潤(rùn)、現(xiàn)金流2017A收入2018A2019A收入 CAGR凈利潤(rùn)經(jīng)營(yíng)性凈現(xiàn)金流2017A2018A2019A2017A2018A2019AA21026.SH曠視科技3048541,260104%-775-2,800-6,639-168.0-747.3-1,591.5A20636.SH云從科技65484807254%-106-181-1,7

29、08-67.9-271.5-505.9A20585.SH依圖科技69304717223%-1,166-1,161-3,642-234.8-676.8-1,119.0A20645.SH云天勵(lì)飛50133230114%-55-195-500-69.6-233.8-188.5A20583.SH云知聲6119721989%-174-213-279-116.8-157.9-341.4688256.SH寒武紀(jì)-U8117444652%-381-41-1,179-23.5-55.5-201.8688088.SH虹軟科技34645856428%8615821083.0248.2208.9002230.SZ科大

30、訊飛5,4457,91710,07936%435542819362.71,148.11,531.5002415.SZ海康威視41,90549,83757,65817%9,41111,35312,4157,373.29,114.07,767.7大部分AI獨(dú)角獸在2018-2019年收入高增，但是普遍出現(xiàn)大幅虧損收入端，由于較低的基數(shù)以及AI應(yīng)用的落地，過去兩年間AI新秀的收入復(fù)合增長(zhǎng) 率在100-200%左右，2019年增速基本在50%以上AI獨(dú)角獸大多存在高額的激勵(lì)費(fèi)用、或由于估值提升產(chǎn)生的公允價(jià)值變動(dòng)損益，凈利潤(rùn)通常大幅虧損。即使扣非，仍然都無法實(shí)現(xiàn)盈利AI新秀公司均未能實(shí)現(xiàn)正向的經(jīng)營(yíng)性凈現(xiàn)

31、金流，需要依賴外部融資輸血。從招股 書上可以看到密集的融資輪次、大量的PE/VC機(jī)構(gòu)股東，是這些企業(yè)的共同特征表5：AI公司盈利能力比較（百萬元，人民幣）資料來源：wind ,申萬宏源研究203.3 AI公司橫向財(cái)務(wù)比較：費(fèi)用、人效、薪酬毛利率2017A2018A2019A研發(fā)支出占收入比重2017A2018A2019A銷售費(fèi)用率2017A2018A2019AA21026.SH曠視科技51.0%62.2%42.6%66.5%70.9%82.2%24.1%24.6%27.7%A20636.SH云從科技36.8%21.7%40.9%92.1%30.6%56.3%99.1%26.6%28.3%A20

32、585.SH依圖科技57.4%54.6%63.9%146.9%95.8%91.7%79.7%92.8%58.3%A20645.SH云天勵(lì)飛42.4%56.3%43.7%86.7%109.6%86.8%36.6%40.1%33.9%A20583.SH云知聲11.4%25.0%26.3%163.6%77.6%117.8%122.3%27.8%14.8%25.8%688256.SH寒武紀(jì)-U99.96%99.9%68.2%380.7%205.2%1.5%5.3%4.3%688088.SH虹軟科技93.7%94.3%93.3%31.4%32.4%34.8%25.5%18.0%17.5%002230.S

33、Z科大訊飛51.4%50.0%46.0%21.0%22.4%21.3%20.4%21.8%17.7%002415.SZ?？低?4.0%44.9%46.0%7.6%9.0%9.5%10.6%11.8%12.6%表6：AI公司毛利率和費(fèi)用率比較人均創(chuàng)收（萬元）2017A2018A2019A人均創(chuàng)利（扣非凈利潤(rùn)，萬元）2017A2018A2019A還原后人均薪酬（萬元）2017A2018A2019AA21026.SH曠視科技45.743.549.948.7-36.5-28.8-49.438.432.439.1A20636.SH A20585.SH A20645.SH云從科技 依圖科技 云天勵(lì)飛17

34、.653.314.323.822.917.9-30.5-23.2-28.023.219.926.142.0-41.6-50.9-58.529.834.747.830.6-29.5-28.4-41.622.723.433.6A20583.SH云知聲20.444.438.5-59.3-51.8-55.734.034.036.1688256.SH寒武紀(jì)-U9.833.251.7-36.1-48.8-43.929.934.140.4688088.SH虹軟科技88.783.084.396.50.736.824.843.636.740.5002230.SZ科大訊飛62.94.714.5

35、18.025.1002415.SZ海康威視159.2144.9142.734.931.929.820.322.223.2注：研發(fā)支出包含費(fèi)用化和資本化的部分資料來源：wind ,申萬宏源研究表7：AI公司創(chuàng)收/創(chuàng)利/薪酬比較注：當(dāng)期還原后薪酬=當(dāng)期支付給職工以及為職工支付的現(xiàn)金+當(dāng)期應(yīng)付職工薪酬-上一期應(yīng)付職工薪酬 資料來源：wind ,申萬宏源研究213.4 當(dāng)前產(chǎn)業(yè)處于分化階段，將由領(lǐng)軍公司主導(dǎo)整合AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)1.03.0階段推演，當(dāng)前正在2.0階段：1.0階段：合。由top5頭部技術(shù)供應(yīng)商提供80%的應(yīng)用，應(yīng)用場(chǎng)景集中，客戶以頭部大客戶的 標(biāo)桿項(xiàng)目為主，處于試水階段2.0階段：分（當(dāng)前階

36、段）。供給端有大量新生代技術(shù)供應(yīng)商、集成商、獨(dú)立軟件開發(fā)商（ISV）進(jìn)入，原因是市場(chǎng)需求快速擴(kuò)大，AI應(yīng)用場(chǎng)景碎片化3.0階段：合。供給端再度整合，AI領(lǐng)軍搭建的平臺(tái)成為核心基礎(chǔ)設(shè)施，中小規(guī)模的集成商、 ISV成為領(lǐng)軍公司開放生態(tài)中的一環(huán)，實(shí)現(xiàn)共生共贏圖16：AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)的三階段推演資料來源：IDC，申萬宏源研究主要內(nèi)容日韓啟示：少子化與自動(dòng)化AI產(chǎn)業(yè)化：長(zhǎng)期高景氣主線評(píng)價(jià)體系：明星AI公司對(duì)標(biāo)投資策略：優(yōu)選AI領(lǐng)軍標(biāo)的220%10%20%30%40%50%0100,000200,000300,000400,000500,000600,000FYFYFYFYFYFYFYFYFYFYFY2010

37、2011201220132014201520162017201820192020單位：百萬日元主營(yíng)業(yè)務(wù)收入營(yíng)業(yè)利潤(rùn)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率（右軸）234.1 他山之石：全球機(jī)器視覺領(lǐng)軍 基恩士 KeyenceKeyence由滝崎武光于1974年在日本創(chuàng)立，是全球機(jī)器視覺龍頭過去25年Keyence的收入CAGR超過10%，其中2010-2019財(cái)年收入CAGR 18%近年來毛利率高達(dá)80%，營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率超過50%，凈利潤(rùn)率35%-40%2020財(cái)年收入5518億日元（折合人民幣約353億元），營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率為50.3%員工薪資遠(yuǎn)超同業(yè)：2018年平均工資約2000萬日元（約合130萬人民幣），近5倍于 日本普通員

38、工的平均年收入圖17：Keyence的收入和營(yíng)業(yè)利潤(rùn)（單位：百萬日元）700,00060% 資料來源：Bloomberg，申萬宏源研究244.2 國(guó)內(nèi)AI領(lǐng)軍：方案化后上限遠(yuǎn)超Keyence與Keyence的標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品相比，?？低暤阮I(lǐng)軍AI方案化后獲得空間應(yīng)為數(shù)倍1）商業(yè)模式的差別：國(guó)外大多銷售標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品，國(guó)內(nèi)采用解決方案/行業(yè)應(yīng)用也盈 利。國(guó)外科技企業(yè)大多提供標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品，減少人力服務(wù)，極少定制。而國(guó)內(nèi)科技企 業(yè)大多提供解決方案模式（又稱行業(yè)應(yīng)用。即局部標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品、定制服務(wù)的結(jié)合）。 解決方案/行業(yè)應(yīng)用可以更好滿足客戶個(gè)性化需求，客戶粘性更高2）成本差別，國(guó)外公司會(huì)放棄某些應(yīng)用領(lǐng)域。國(guó)內(nèi)外人力成本差

39、距較大，因此， 對(duì)較多科技應(yīng)用領(lǐng)域，國(guó)外企業(yè)或者在廣闊市場(chǎng)中虧損，或者在利基市場(chǎng)中銷售 標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品獲得中小幅度盈利。如果直接規(guī)模映射，都會(huì)低估國(guó)內(nèi)科技企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng) 力3）本土的數(shù)據(jù)和算法?？萍计髽I(yè)“軟化”后，技術(shù)參數(shù)需要依賴應(yīng)用數(shù)據(jù)。貼近 客戶的本土科技企業(yè)在此方面不落下風(fēng)，甚至占據(jù)上風(fēng)?？低暤腁I視覺，領(lǐng)域與基恩士、康耐視有相似之處，但商業(yè)模式、客戶 結(jié)構(gòu)、成本、本土數(shù)據(jù)算法同樣差異：一方面，?？低曇廊徊捎谩敖鉀Q方案模式”，其“碎片化用戶受眾“要比“產(chǎn) 品模式”下廣闊得多另一方面，“AI賦能百業(yè)”的目標(biāo)客戶也比海外同行（約10個(gè)行業(yè)）廣闊得多再次，AI統(tǒng)一平臺(tái)、AI Cloud早期即在積累本

40、土數(shù)據(jù)和算法優(yōu)勢(shì)254.3 ?？低暎鹤园卜狼腥階I賦能，開啟新一輪增長(zhǎng)公司進(jìn)入新一輪增長(zhǎng)曲線的“超級(jí)拐點(diǎn)”已至：AI賦能帶來收入加速、軟化 毛利率穩(wěn)中有升；同時(shí)在統(tǒng)一軟件架構(gòu)下，費(fèi)用率先穩(wěn)后降預(yù)計(jì)2021起持續(xù)兌現(xiàn)高成長(zhǎng)，中長(zhǎng)期收入增長(zhǎng)中樞15-20%，利潤(rùn)增長(zhǎng)中樞 20-25%2020開始基于統(tǒng)一平臺(tái)的AI賦能，成為新一輪增長(zhǎng)引擎圖18：AI賦能開啟海康威視新的成長(zhǎng)曲線資料來源：申萬宏源研究264.4 大華股份：管理進(jìn)階與價(jià)值重估大華實(shí)際可能為A股TMT中價(jià)值前1%大華的長(zhǎng)期股東投資回報(bào)、現(xiàn)金流、盈利能力是TMT價(jià)值前1%與海康威視AI的時(shí)間與規(guī)模比較大華發(fā)展分約五個(gè)階段。每階段與?？灯骄?/p>

41、“距離“約2-3年，代表性包括解決方案化/2C/中臺(tái)化戰(zhàn)略優(yōu)化與管理進(jìn)階得失分析2018后李總裁階段，優(yōu)化管理流程/軟化/改變薪酬，但是2B方案拓展、碎片化等問題尚未解決2020年后，修正2G業(yè)務(wù)占比問題，AI碎片化下沉，這樣業(yè)務(wù)周轉(zhuǎn)率會(huì)增加。薪酬增長(zhǎng)較理性估值：DCF目標(biāo)1032億產(chǎn)品2008上市，深化產(chǎn)品嵌 入 式 DVR/NVR 研發(fā)和營(yíng)銷建設(shè)2010提出向工程、服務(wù)和運(yùn)營(yíng)多 元一體角色定位延2014明確加快向 綜合方案轉(zhuǎn)型落后?？导s3年，首次細(xì)化梳理方 案；推出消費(fèi)品牌 “樂橙”引進(jìn)華為李柯為總 裁， “以奮斗者為 本”、持續(xù)優(yōu)化行業(yè)軟件崛起，軟 件研發(fā)下沉省區(qū) Cloud SDK是軟

42、渠道和研發(fā)建設(shè)領(lǐng)展?？?009-15年落后海康2-3年，LTC/IPD/ISD等件中臺(tái)雛形先除?？低馄渌部梢暈閼?zhàn)略上的曲方案化轉(zhuǎn)型，?？滴炇?012年流程；客戶分層分落后?？?年，海防公司折，因?yàn)檫\(yùn)營(yíng)增加2015完成推出，2017盈利級(jí)；大華HOC戰(zhàn)康A(chǔ)I中臺(tái)2016推規(guī)模但降低周轉(zhuǎn)率略出2009-11產(chǎn)品到工程 服務(wù)/運(yùn)營(yíng)城市為主的 一攬子方案 2012-172017細(xì)化方案HOC/AI/管 理優(yōu)化 2018-202019軟件崛起274.5 虹軟科技：跨越產(chǎn)品周期，6大核心優(yōu)勢(shì)公司成功有6大核心優(yōu)勢(shì)：1）把握每一輪的技術(shù)和產(chǎn)品創(chuàng)新周期，看準(zhǔn)算法的崛起，以圖像處理算法和AI算法為主跨越 了圖

43、像處理、數(shù)碼相機(jī)、手機(jī)的產(chǎn)品周期，目前向著屏下指紋、泛智能終端進(jìn)軍2）超20年基礎(chǔ)技術(shù)的深厚積累，攻克了最具壁壘的視覺AI算法3）強(qiáng)產(chǎn)品化和工程化的落地能力是關(guān)鍵，模塊化產(chǎn)品是平臺(tái)化算法庫是公司的核心優(yōu)勢(shì)4） 服務(wù)頭部客戶就是關(guān)鍵卡位，公司深知發(fā)展之道5）公司能幫助客戶實(shí)現(xiàn)差異化，為客戶實(shí)現(xiàn)價(jià)值，從而帶來價(jià)值實(shí)現(xiàn)6）扮演連接產(chǎn)業(yè)上下游不可或缺的角色圖19：虹軟科技把握每一輪的技術(shù)和產(chǎn)品創(chuàng)新周期資料來源：申萬宏源研究284.5 虹軟科技：財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)證明優(yōu)勢(shì)較大虹軟科技在AI算法公司中 優(yōu)勢(shì)，在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)上獲得 證明，如研發(fā)費(fèi)用率/銷售 費(fèi)用率/中高人均薪酬/高 人均效率1）其銷售費(fèi)用率低于20%，

44、且遞減，證明業(yè)務(wù)復(fù)制后具 備網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。而大量AI算法 公司的銷售費(fèi)用率在升高2）其研發(fā)費(fèi)用率較高，但低研發(fā)費(fèi)用率超過80%3）其采用“中高福利/高效 率的商業(yè)模式”。人均薪酬 超過40萬元，然而人均創(chuàng)利 近30萬元，背后是人均創(chuàng)收 約100萬的高質(zhì)量商業(yè)模式在 支撐。大量AI算法公司人均 創(chuàng)收低于50萬元，因而無法 平衡員工發(fā)展與企業(yè)盈利毛利率研發(fā)支出占收入比重銷售費(fèi)用率17A18A19A20A17A18A19A20A17A18A19A20AA21026曠視科技51.0%62.2%42.5%-65.5% 43.0% 74.1%-24.1%24.6%27.7%-A20636云從科技36.8%21

45、.7%40.9%-92.1% 30.6% 56.3%-99.1%26.6%28.3%-A20585依圖科技57.4%54.6%63.9%-146.9% 95.8% 91.7%-79.7%92.8%58.3%-A20645云天勵(lì)飛42.4%56.3%43.7%-86.7%109.6% 86.8%-36.6%40.1%33.9%-A20583云知聲11.4%25.0%26.3%-163.6% 77.6%117.8%-27.8%14.8%25.8%-688256寒武紀(jì)-U99.96%99.9%68.2%65.4%380.7%205.2%122.3%167.4%1.53%5.3%4.3%9.8%688

46、088虹軟科技93.7%94.3%93.3%89.6%31.4% 32.4% 34.8%38.0%25.5%18.0%17.5%14.0%002230科大訊飛51.4%50.0%46.0%45.1%21.0% 22.4% 21.3%18.6%20.4%21.8%17.7%16.0%002415?？低?4.0%44.9%46.0%46.5%7.6%9.0%9.5%10.0%10.6%11.8%12.6%11.6%表8：AI公司毛利率和費(fèi)用率比較注1：擬上市公司未披露2020年三表細(xì)節(jié)，因此2020年數(shù)據(jù)空 注2：研發(fā)支出包含費(fèi)用化和資本化的部分資料來源：wind ,申萬宏源研究人均創(chuàng)收（萬元）

47、人均創(chuàng)利（扣非凈利潤(rùn)，萬 元）還原后人均薪酬（萬元）17A18A19A20A17A18A19A20A17A18A19A20AA21026曠視科技45.743.549.9-35.6-9.4-49.4-A20636云從科技17.653.348.7-30.5-23.2-28.0-23.219.926.1-A20585依圖科技14.323.842.0-41.6-50.9-58.5-29.834.747.8-A20645云天勵(lì)飛22.917.930.6-29.5-28.4-41.6-22.723.433.6-A20583云知聲20.444.438.5-59.3-51.8-55.7-34.034.036.

48、1-688256寒武紀(jì)-U9.833.251.736.2-36.1-48.8-43.9-52.029.934.140.443.4688088虹軟科技88.783.084.3100.60.736.824.828.943.636.740.546.9002230科大訊飛62.972.296.54.77.014.518.025.125.1002415?？低?59.2144.9142.7148.834.931.929.830.020.3于40%。而大量AI算法公司 表9：AI公司創(chuàng)收/創(chuàng)利/薪酬比較（單位：萬元）注：當(dāng)期還原后薪酬=當(dāng)期支付給職工以及為職工

49、支付的現(xiàn)金+當(dāng)期應(yīng)付職工薪酬-上一期應(yīng)付職工薪酬 資料來源：wind ,申萬宏源研究294.6 科大訊飛：智慧教育/醫(yī)療業(yè)務(wù)可寄予厚望圖21：訊飛在各行業(yè)賽道多點(diǎn)開花，2020年均取得突破資料來源：科大訊飛公告，申萬宏源研究AI戰(zhàn)略2.0驅(qū)動(dòng)下，持續(xù)在核心賽道兌現(xiàn)紅利產(chǎn)品聚焦，管理改進(jìn)，人均效能穩(wěn)步提升：2020年人均毛利邁上50萬關(guān)口，三年內(nèi)提升48%持續(xù)夯實(shí)營(yíng)銷能力：截止2020年底，已建成營(yíng)銷大區(qū)23個(gè)，實(shí)現(xiàn)全國(guó)所有區(qū)縣的直銷+渠道 網(wǎng)絡(luò)覆蓋。2020年銷售管理委員會(huì)整體實(shí)現(xiàn)中標(biāo)合同額92.5億元，同比增長(zhǎng)57%智慧教育產(chǎn)品進(jìn)入規(guī)?；鲩L(zhǎng)階段：2020年智慧教育業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)營(yíng)收40億，同比增長(zhǎng)70.7%； 中標(biāo)合同額52.4億元，同比增長(zhǎng)86%。區(qū)域因材施教實(shí)現(xiàn)加快全國(guó)范圍規(guī)模化落地AI+醫(yī)療/AI+城市/AI+消費(fèi)者/AI+汽車/AI+運(yùn)營(yíng)商等各個(gè)行業(yè)賽道多點(diǎn)開花2021年度定增已過會(huì)，實(shí)控人擬大額認(rèn)購，彰顯對(duì)AI行業(yè)及公司發(fā)展信心圖20：2019-2020年公司中標(biāo)合同金額對(duì)比資料來源：科大訊飛公告，申萬宏源研究304.7 AI算法/芯片/服務(wù)器，及垂直領(lǐng)域的主要標(biāo)的表10：AI各個(gè)環(huán)節(jié)